Skip connection（跳跃连接）是一种在深度学习模型中常用的技术，尤其是在卷积神经网络（CNNs）和残差网络（ResNets）中。它通过在网络的某一层添加一个从前面某层直接到后面某层的连接来实现，这样的连接可以跳过一层或多层。

Skip connections 的主要作用是解决深度神经网络中的梯度消失问题。当网络层数非常深时，反向传播算法计算的梯度可能会变得非常小，以至于在靠近输入层的权重更新时几乎不起作用。这被称为梯度消失问题，会导致深层网络难以训练。

使用 skip connections 有以下优点：

  1. 缓解梯度消失/爆炸：由于信息可以直接从前层传递到后层，因此梯度可以通过这些捷径流动，从而帮助保持梯度大小，使得更深的网络也能有效地训练。

  2. 特征重用：允许浅层的信息直接流向深层，这样深层网络可以更容易地利用低级特征和高级特征进行组合。

  3. 简化优化路径：为优化过程提供了一条更短、更直接的路径，有助于加速收敛并提高最终模型性能。

  4. 增强模型表达能力：skip connections 可以让模型学习到更加复杂的函数映射关系，因为它们增加了网络架构的灵活性。

在 ResNet 中，最典型的 skip connection 是所谓的残差块，其中包含了一个主分支（通常包括卷积层、批量归一化层和激活函数）和一个旁路分支（即 skip connection）。如果两个分支输出尺寸相同，则可以直接相加；若不同，则需要通过某种方式（如零填充或1x1卷积）调整尺寸后再相加。

除了 ResNet，其他一些网络结构也采用了类似的思想，比如 DenseNet 使用密集连接，每个层都与所有后续层相连，进一步增强了特征的复用和梯度的流动。

如果您想要了解更多关于特定模型中如何实现 skip connections 或者具体的应用案例，请告诉我，我可以为您提供更详细的信息。